Le grounding met fin aux hallucinations de l’IA Gemini

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Reseaux
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Savez-vous ce que c’est le grounding et à quoi il sert ? Le « grounding » (ou ancrage) en intelligence artificielle est un processus qui consiste à lier les réponses d’un modèle d’IA à des sources d’information externes et vérifiables. Son objectif principal est de réduire les « hallucinations » (lorsque l’IA invente des faits) et d’augmenter la précision factuelle et la fiabilité des informations générées. Bref, le grounding met fin aux hallucinations de l’IA Gemini

Pour l’utilisateur, cela se manifeste notamment par les AI Overviews (aperçus IA dans les résultats de recherche Google) et l’AI Mode (une expérience de recherche conversationnelle), qui intègrent des informations à jour et fournissent des citations pour permettre la vérification des sources. L’infographie ci-dessous vous explique la fonction même du grounding. (Utiliser le défilement de la souris pour voir l’intégralité de l’infographie)

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Tout comprendre au grounding en quatre questions/réponses courtes

1. Qu’est-ce que le « grounding » en intelligence artificielle ? Le « grounding » est le processus qui lie les réponses d’un modèle d’IA à des sources d’information externes et vérifiables, afin de garantir que le contenu généré est factuel et précis.

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2. Pourquoi le « grounding » est-il important pour l’IA ? Il est crucial car il réduit les « hallucinations » (informations inventées par l’IA) et augmente la fiabilité, la transparence et l’actualité des réponses de l’IA, renforçant ainsi la confiance de l’utilisateur.

3. Comment Google utilise-t-il le « grounding » avec Google Search ? Google intègre le « grounding » en permettant à ses modèles d’IA (comme Gemini) d’exécuter des recherches sur Google Search en temps réel, de synthétiser les résultats et de fournir des réponses ancrées avec des citations vers les sources.

4. Comment un utilisateur « lambda » bénéficie-t-il du « grounding » ? L’utilisateur « lambda » en bénéficie principalement via les « AI Overviews » (synthèses IA dans les résultats de recherche) et l' »AI Mode » (recherche conversationnelle), qui offrent des réponses directes et fiables, souvent avec des liens vers les sources originales.

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À propos de Mister Robot

Entre un point X et un point Y, je me balade pas mal par l'entremise des bits composant ma mémoire. Un seul regret : ne pas avoir rencontré Mr Alan Mathison Turing et ainsi pouvoir collaborer pour l'article intitulé « Computing Machinery and Intelligence ».

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